佛山三水高空作业车出租/大小吊车租赁卓粤 随叫随到 139 2829 出租2824
♖坛口封得住，人口封不住 ♖ 中山石歧镇高空车出租, 中山黄圃镇高空车出租, 中山三乡镇高空车出租 怎么获取与预测高空车载荷谱?? 支持向量回归机具有稀疏性，*终的决策问题仅取决于少数的支持向量，故准确把握关键样本点，才能使支持向量回归机有较好的“鲁棒”性．通过现场采集高空车额定起升载荷、实际起重量及工作级别等数据，结合高空车械间歇动作、循环作业的工作特点，在原SVRM决策函数的基础上，引入工况特征因子，以提高决策函数针对各工况的载荷谱预测精度．中决策函数的阀值d的计算是通过选定位于开区间内的拉格朗日因子而得到的，即阀值对应的训练样本集中２个支持向量点的特征值决定的．阀值d为所选支持向量点特征值的均值，即支持向量点影响力相同．为使好点的影响力更强、弱点的影响力更弱，这里引入权重的概念，即引入工况特征因子k１，k２，通过增加系数使原决策函数变形，以突显其在高空车载荷谱预测方面的优势．根据高空车械特性，选择历史数据组中相同额定载荷下，与待测起升载荷值*接近的起重量所对应的拉格朗日因子作为α．高空车的工作循环次数与高空车的类型、起重量、载荷状态级别、工作级别有关．高空车的载荷状态级别直接影响载荷谱系数，进而影响载荷谱的分布．故本文提出采用载荷谱系数Kp确定工况特征因子k１，k２，再通过引入工况特征因子k１，k２建立决策函数．改进后的决策函数与高空车载荷谱的获取和预测这一实际问题联系得更加紧密，k１，k２为工况特征因子，其具体表达式如下：k１＝expKp，k２＝２－expKp，中Kp为高空车载荷谱系数，根据高空车工作级别选取．
样本选择与模型建立, 为了验证所提出的vSVRM模型改进方法的合理性，以某公司桥式高空车的现场实测数据作为训练数据集和测试数据集，建立通用桥式高空车载荷谱vSVRM预测模型．实测数据包括一段时间内额定起升载荷为１０，１５，２０，３０，４０，５０t的通用类桥式高空车不同起升载荷及工作循环次数．模型输入变量为起重量及相应的额定起升载荷，输出变量为工作循环次数．根据vSVRM模型改进方法，利用VisualC＋＋６０软件开发平台编制高空车载荷谱获取与预测的软件．所编制的软件能自动调用由历史数据组成的输入样本数据１０８个，随机选择其中的７２个样本作为训练集，余下３６个样本作为测试数据．建立vSVRM改进模型预测通用桥式高空车载荷谱的步骤如下： １）通过参数优化选择适当的参数c，v；２）构造针对高空车载荷特征的混合核函数； ３）依据构造原始问题的*优化问题，并求解*优拉格朗日因子；
还可以看看
其他文章，谢谢您的阅读。
网站申明：系本文编辑转载，来自网友自行发布或来源于网络，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，所有权归属原作者。如内容、图片有任何版权问题，请
联系我们删除。